加速分化：关于大模型走势的十个判断
加速分化：关于大模型走势的十个判断本文探讨了大模型的发展趋势和影响，预测中国基础大模型的数量会逐渐收敛，算力需求将成为关键因素，开源大模型可能难以超过闭源模型，大模型在手机端侧的应用将引发入口之争。
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2754 点击 2024-03-16 11:10
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本文探讨了大模型的发展趋势和影响，预测中国基础大模型的数量会逐渐收敛，算力需求将成为关键因素，开源大模型可能难以超过闭源模型，大模型在手机端侧的应用将引发入口之争。
Google DeepMind首席执行官Hassabis最近在接受WIRED采访时表示，AI技术现在还有很大的改进空间，还远没有到只能拼算力的时候。谷歌的优势在于科研能力，未来智能体将改变AI的格局。
刚刚公布业绩的meta，业绩和指引均超预期，还破天荒地发股息，把回购金额上调到500亿美元，盘后股价上涨15%。财报会上，公司高管表示，Meta的总体预期是，未来几年需要投资更多来支持人工智能业务，今年的情况就会有所反映。
本文介绍了为什么在AI计算中要使用GPU，以及GPU与CPU的区别和作用。GPU具备强悍的并行计算能力，适合处理大量高强度并行计算任务，包括深度学习算法。
生成式AI将成为未来企业在竞争中优势的重要来源。企业现在面临的关键问题已经不是要不要上大模型，而是如何让大模型落地，为企业创造真正的价值。
算力不足仍然是制约通用人工智能发展的重要因素。GPU Utils 今年 8 月的一份数据显示，全球目前 H100 等效算力的供给缺口达到 43 万张。在解决算力不足的问题上，除了抢购和囤积英伟达，更多的方案正在浮出水面。
没想到，在ChatGPT爆火后的一年里，竟然出现了一个隐藏“Boss”——量子位获悉，百度、360等互联网大厂均已开始基于昇腾部署AI模型；而知乎、新浪、美图这样全速推进AI业务的公司，背后同样出现了华为云昇腾AI云服务的身影。
过去一百年里，全球电动机消耗掉的电量就占到了总发电量的一半，而现在的大模型就相当于新时代的电机。
全球算力发展应用多元化、供需不平衡的挑战仍在持续，以AIGC为代表的人工智能大模型等新应用、新需求的崛起，推动算力规模快速增长、计算技术多元创新、产业格局加速重构。
算力紧缺、成本制约、商业变现，这或许也是几乎所有AI企业所面临的现状。